Uluslararası Mali Yayılma Etkilerinin Bilgi Kuramı ile Ölçülmesi: Yeni Bir Teorik Yaklaşım

Yazarlar

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.17795334

Özet

Küresel ölçekte ivme kazanan ekonomik bütünleşme olgusunun, maliye politikalarının geleneksel etkilerini ulusal sınırların çok ötesine taşıdığı ve diğer ülkelerde de belirgin sonuçlar ürettiği yapısal bir durum arz ettiği görülmektedir. Bu durum, hâliyle, mali yayılma etkilerinin niteliğinin kavramsal ve metodolojik açıdan daha detaylı bir incelemeye tabi tutulmasını zaruri kılmaktadır. Ancak unutulmamalıdır ki, mali göstergeler arasındaki etkileşimlerin doğrusal olmayan ve zaman içinde sürekli değişken bir karakter taşıması, klasik ekonometrik yaklaşımların bu karmaşık ilişkileri tam anlamıyla yansıtmasını zorlaştıran temel bir engeldir.

İşte bu noktada, mali yayılma etkilerinin değerlendirilmesine yönelik alternatif ve sağlam bir bakış açısı sunmak üzere bilgi kuramı temelli bir analitik çerçeve önerilmiştir. FTEM yaklaşımı olarak adlandırılan bu model, mali değişkenler arasındaki yönlü bilgi akışını ölçme yeteneği sayesinde literatürde öne çıkmakta ve ülkeler arasında ortaya çıkan asimetrik etkileşimlerin daha görünür kılınmasına fevkalade önemli bir katkı sağlamaktadır.

Bilgi kuramının temel kavramları olan entropi, karşılıklı bilgi ve transfer entropisi, bu çalışma özelinde mali göstergelerin öngörülebilirlik düzeyi ve enformasyon aktarımının yönü açısından titizlikle yeniden yorumlanmıştır. Kurgu temelli bir ülke çifti üzerinden hazırlanan ampirik uygulama senaryosu ise, yöntemin işleyiş mantığını netleştirmek amacıyla kurgulanmış ve modelin doğrusal olmayan ilişkileri inceleme kapasitesine dair örnekleyici bir zemin sunmuştur. Yapılan analitik incelemeler, mali yayılmanın büyüklük kadar yön itibarıyla da farklılaşabileceği gerçeğini ve bu niteliksel farklılığın FTEM yaklaşımıyla çok daha belirgin hâle getirilebileceğini net bir dille ortaya koymaktadır.

Referanslar

Akçacı, T., & Güleç, O. (2025). Circular economy: Empirical findings with ENTROPI and CRITIC methods. Akademik İzdüşüm Dergisi, 10(1), 1–32.

Arezki, R., & Liu, Y. (2020). On the (changing) asymmetry of global spillovers: Emerging markets vs. advanced economies. Journal of International Money and Finance, 107, 102219.

Auerbach, A. J., & Gorodnichenko, Y. (2013). Fiscal multipliers in recession and expansion. In A. Alesina & F. Giavazzi (Eds.), Fiscal policy after the financial crisis (pp. 63–98). University of Chicago Press.

Beetsma, R., Giuliodori, M., & Klaassen, F. (2006). Trade spillovers of fiscal policy in the European Union: A panel analysis. Economic Policy, 21(48), 639–687.

Billio, M., Getmansky, M., Lo, A. W., & Pelizzon, L. (2012). Econometric measures of connectedness and systemic risk in the finance and insurance sectors. Journal of Financial Economics, 104(3), 535–559.

Blagrave, P., Garcia-Saltos, R., Laxton, D., & Zhang, F. (2017). Fiscal spillovers: The importance of macroeconomic and policy conditions in transmission (IMF Spillover Note No. 11). International Monetary Fund. ISBN: 978-1-48432-030-3

Cover, T. M., & Thomas, J. A. (2006). Elements of information theory (2nd ed.). Wiley.

Devereux, M. B., & Yetman, J. (2010). Leverage constraints and the international transmission of shocks (BIS Working Paper). 42: 71-105. https://doi.org/10.1111/j.1538-4616.2010.00330.x. Bank for International Settlements.

Dimpfl, T., & Peter, F. J. (2013). Using transfer entropy to measure information flows between financial markets. Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 17(1), 85–102.

Hebous, S., & Zimmermann, T. (2013). Estimating the effects of coordinated fiscal actions in the euro area. European Economic Review, 58, 110–121.

Halkos, G. E., & Kitsos, C. (2024). Measuring uncertainty, transfer entropy and G-causality in environmental economics (MPRA Paper No. 121764). University Library of Munich.

Ilzetzki, E., Mendoza, E. G., & Végh, C. A. (2013). How big (small) are fiscal multipliers? Journal of Monetary Economics, 60(2), 239–254.

International Monetary Fund. (2017). Fiscal spillovers in the euro area: Letting the data speak (IMF Working Paper No. 17/241). International Monetary Fund.

Jackson, L. E., Kliesen, K. L., & Owyang, M. T. (2018). The nonlinear effects of uncertainty shocks. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3097045

Kraskov, A., Stögbauer, H., & Grassberger, P. (2004). Estimating mutual information. Physical Review E, 69(6), 066138.

Schreiber, T. (2000). Measuring information transfer. Physical Review Letters, 85(2), 461–464.

Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27(3), 379–423.

Vicente, R., Wibral, M., Lindner, M., & Pipa, G. (2011). Transfer entropy—A model-free measure of effective connectivity for the neurosciences. Journal of Computational Neuroscience, 30(1), 45–67.

İndir

Yayınlanmış

30.11.2025

Nasıl Atıf Yapılır

Özel, B. (2025). Uluslararası Mali Yayılma Etkilerinin Bilgi Kuramı ile Ölçülmesi: Yeni Bir Teorik Yaklaşım. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 12(125), 2468–2478. https://doi.org/10.5281/zenodo.17795334